要划分合理区间并确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容，可以按照以下步骤进行：

1. 定义划分目标：明确需要划分的内容和目标。例如，如果是对文本进行划分，目标可以是将文本按照主题或者内容性质进行分类。

2. 收集数据：获取大量的样本数据，这些数据应包含不同主题、内容和性质的实例。确保这些数据是经过审核并且不存在政治、seqing、db和暴力等内容。

3. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括去除不相关的信息、清洗噪声数据等。确保数据的质量和准确性。

4. 特征提取：根据划分目标，从每个样本中提取适当的特征。这些特征可以是文本的关键词、主题、语义等，或者其他类型数据的相应特征。

5. 特征选择：根据特征的重要性和相关性，选择最具代表性的特征。可以使用特征选择算法或领域专家的知识来辅助选择。

6. 区间划分：根据选定的特征，使用合适的算法进行区间划分。常见的方法有聚类算法、分类算法等。确保划分结果合理且能够准确地反映数据的特征。

7. 结果评估：对划分结果进行评估，检查是否符合预期目标。可以使用一些评估指标来衡量结果的准确性和有效性。

8. 结果调整：如果评估结果不满足要求，可以通过修改特征选择、调整划分算法等方法进行调整和优化，直到满足要求。

9. 结果应用：将合理区间应用于实际场景中，例如文本分类、内容过滤等。确保最终应用结果不包含政治、seqing、db和暴力等内容。

需要注意的是，划分合理区间是一个复杂的任务，需要综合考虑数据特征、算法选择、评估方法等因素。同时，为了避免出现政治、seqing、db和暴力等内容，还需要建立相应的规则和机制来监测和过滤不合规内容。